Yolov10：详解、部署、应用一站式齐全！

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标题 ： YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection 论文 ： https://arxiv.org/pdf/2405.14458 源码 ： https://github.com/THU-MIG/yolov10 计算机视觉研究院专栏 Column of Computer Vision Institute YOLO系列是当前最主流的端侧目标检测算法， 随着时间发展，已经推出了多个版本，每个版本“似乎”都在性能和速度上有所提升。 今天为大家介绍的是 YOLOv10，这是由清华大学研究团队最新提出的，同样遵循 YOLO 系列设计原则，致力于打造实时端到端的高性能目标检测器。值得一提的是，YOLOv10 也已经被合并到 Ultralytics 官方项目。 PART/ 1    前言    在过去的几年里，YOLOs由于其在计算成本和检测性能之间的有效平衡，已成为实时目标检测领域的主导范式。研究人员探索了YOLO的架构设计、优化目标、数据扩充策略等，取得了显著进展。然而，依赖非极大值抑制（NMS）进行后处理阻碍了YOLO ………………………………